Bu yazıda, makine öğrenimi hakkında konuşacağız. Çoğu insanın aklında olan birçok ortak soruyu cevaplayacağız. Daha fazla uzatmadan, ayrıntılara girelim.

1Makine Öğrenmesi Nedir?

macro shot of water drops on leaf
Photo by Pixabay on Pexels.com

Makine öğrenimi yapay zekâ (AI) bir sistemdir. Bu sistem kendi kendine öğrenen ve karar veren bir sistemdir. Algoritmalar bilgisayarları herhangi bir insan müdahalesi olmadan sahip olduğu verilere dayanarak seçimler yapabilir hale gelmiştir. Birincil amaç geçmiş verilere dayanarak sistemin gelecekte kendi kararlarını öğrenmesini ve sonuçlar vermesini sağlayan algoritmalar oluşturmaktır.

2Neden Makine Öğrenimine ihtiyacımız var?

people woman girl cute
Photo by Public Domain Pictures on Pexels.com

Neden makine öğrenimine ihtiyacımız var sorusu biraz geniş ve maddeler halinde açıklanabilecek bir konu. O nedenle şimdi madde madde nedenleri inceleyelim;

Seyahat Sırasında Tahmin

makine öğrenimi
Photo by Pixabay on Pexels.com

Hepimiz gün içerisinde ya da seyahat ederken GPS sistemini kullanıyoruz. Örneğin BiTaksi gibi bir uygulamadan taksi rezervasyonu yaptığımız zaman aracın bize ne kadar sürede geldiğini ve şu anda nerede olduğunu kolaylıkla görebiliyoruz.

Taksiye binmeden önce ya da bindikten sonra harita üzerinde gideceğimiz yeri işaretlediğimiz zaman o yere taksi ile gittiğimizde ödemek durumunda olduğumuz yaklaşık ücreti ve bu yere ne kadar sürede gideceğimizi söylüyor.

Aynı şekilde Google Maps ya da Yandex Navi gibi uygulamalar aracılığıyla gideceğimiz yere en kısa nasıl gideriz sorusunun yanıtını alabiliyoruz. Bu soruya yanıt veren uygulama mevcut trafik durumunu göz önünde bulunduruyor. Buna göre bize bir rota çiziyor.

Bu konuda daha önce “Google ve Yandex Trafik Yoğunluğunu Nasıl Biliyor” başlıklı bir yazı yazmış ve detaylarını anlatmıştım. Bu yazının bu noktasında önceki yazıyı okumanızı tavsiye ederim.

Bütün bu bilgileri bize sağlayan makine öğrenmesi ve yapay zekâdır. Daha önce o rotadan geçen yolcuların GPS verilerinden elde ettiği verileri yorumlar ve size o güzergâhta trafik olduğu uyarısını verir.

Arama Motoru Optimizasyonu

makine öğrenimi
Photo by Pixabay on Pexels.com

Arama motorları size bulunduğunuz konuma ve geçmiş aramalarınıza bakarak doğru sonuçları otomatik olarak gösterir. Burada da yapay zekâ çalışır. Sizin daha önce yapmış olduğunuz aramaları saliseler içerisinde hesaplar ve buna göre bir arama sonucunu sizin ekranınıza yansıtır.

Spam Posta Sınıflandırması

makine öğrenmesi
Photo by Moose Photos on Pexels.com

E-posta kutularınıza bazı gönderilerin otomatik olarak istenmeyen e-postalar klasörüne düştüğünü görmüşsünüzdür. İşte burada da makine öğrenmesi çalışır. İki türlü veri ve sınıflandırma vardır. Birincisi genel anlamda insanlar tarafından istenmeyen posta olarak işaretlenmiş bütün gönderileri diğer kullanıcıların e-posta kutularında da doğrudan filtreler.

İkincisi ise doğrudan sizin e-posta okuma alışkanlıklarınızdan hareketle hangi gönderilerin spam olabileceğini anlamaya çalışır. Daha sonra olan gönderimlerde bu e-postaları otomatik olarak istenmeyen e-postalar klasörüne gönderir.

3Makine Öğrenmesi Türleri

abstract art blur bright
Photo by Pixabay on Pexels.com

Makine öğrenimi ile ilgili temel fikir tüm türler için aynıdır, ancak aşağıdaki 3 türe ayrılmıştır:

Denetimli Öğrenme

Denetimli öğrenme, makine öğreniminin en popüler türlerinden biridir ve anlaşılması ve uygulanması kolaydır. Bu tipte, algoritma verilen veriler üzerinde eğitilir. Ancak verilerin etiketlenmesi gerekir. Sistemin verileri tahmin etmesine izin verirsiniz ve yaptığı tahminler yeterince doğru değilse düzeltmeler yaparsınız.

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz makine öğrenimi herhangi bir etiketli veri olmadan çalışır. Ancak sistemin vermesi gereken karara yönelik bir temel sağlayan özellikleri anlaması için çok fazla veri sağlamanız gerekir. Bu, birçok alanda verimliliği artırabilir.

Takviye Öğrenme

Deneme yanılma yöntemlerine dayanmaktadır. Sistem hatalar yapar ve bu hataları tekrar önlemek için onlardan öğrenir. Örneğin, bir labirentte, sistem bir yol bulamazsa, yolun işe yaramadığını bildiği için aynı yola tekrar gitmeyecektir. Olumlu sonuçları ve olumsuz sonuçları etiketler ve bu sonuçlara dayanarak çalışır.

Kısacası, bunlar makine öğrenimi hakkında sık sorulan sorulardı. Umarım, bu soruların cevapları bu bilim alanı hakkında daha derin bir fikir edinmenize yardımcı olacaktır.

Makine öğrenmesi ve yapay zekâ konuları son dönemlerin oldukça popüler konuları arasında yer alması nedeniyle internette birçok kaynak bulabilirsiniz. Ayrıca çok faydalı eğitimler de yine çevrim içi eğitim siteleri içerisinde mevcut. Bu dönemde öğrenmeyi öğrenen herkes için mutlaka eğitim fırsatları var. Siz de makine öğrenmesi ve yapay zekâ üzerine çok kolay bilgi edinebilir ve belki de bu alanda bir kariyer tasarlayabilirsiniz.

Bir Yorum Yazın